本书以 Python 软件为基础, 详细介绍了数学建模的各种常用算法及其软件实现, 内容涉及高等数学、工程数学中的相关数学实验、数学规划、插值与拟合、微分方程、差分方程、评价预测、图论模型、多元分析、Monte Carlo 模拟、智能算法、时间序列分析、支持向量机、图像处理等内容, 既有对算法数学原理的详述, 又有案例和配套的 Python 程序. 本书含有 Python 快速入门基础, 可以帮助 Python 零基础的读者快速掌握Python 语言. 但对于没有其他任何编程语言基础的读者, 建议参考一些更加具体的 Python 相关书籍.
《矩阵计算》是已故美国科学院院士、美国工程院院士吉恩 戈卢布(Gene H. Golub)等人的经典巨著,是矩阵计算领域的标准性参考文献。本书系统介绍了矩阵计算的基本理论和方法.内容包括:矩阵乘法、矩阵分析、线性方程组、正交化和*小二乘法、特征值问题、Lanczos 方法、矩阵函数及专题讨论等.书中的许多算法都有现成的软件包实现,每节后附有习题,并有注释和大量参考文献.第4 版增加约四分之一内容,反映了近年来矩阵计算领域的飞速发展。
. 本书针对大数据决策理论中涉及的安全可靠风险问题,以及可靠性与精确性的制约折中优化的问题,将研究的重点主要集中于基于Bayesian统计推断的粒子滤波算法的研究和应用,在论述粒子滤波算法的同时,主要融入了作者新的研究思想,即点估计观测值 先验概率,同时将多尺度的概念融入粒子滤波中,形成了具有多尺度粒子滤波的算法,利用不同粗细尺度对动态系统状态空间中的一条马尔可夫链进行交替耦合采样,借助于传递和更新状态信息及参数信息来搜索状态和参数的最大联合后验分布似然函数。细尺度的重要采样能保持精度,粗尺度的重要采样能提高运算效率,粗细尺度交替耦合采样则能有效抑制粒子的退化现象。本书为深度学习人工智能并深入研究奠定坚实的理论基础。 本书适合对大数据、统计信号处理、数字孪生系统故障传播根因诊断以及人工智
《凸分析基础》系统介绍了凸分析基础的五个核心部分。①涉及与凸集理论有关的线性子空间、仿射集、超平面、凸包、单纯形、闭包、内部、相对内部、凸集分离和支撑超平面等基本性质和一些重要定理。②涵盖了与凸锥有关的顶点锥、锥包、凸锥包、回收锥、共轭锥(正极锥)、负极锥、法锥与切锥、障碍锥、凸锥分离、多面体、多面锥和多面体集等基本性质和重要定理。③细述了实值(有限值)凸函数、可微凸函数、正常与非正常凸函数、复合凸函数、半连续凸函数、闭凸函数、连续凸函数和Lipschitz连续凸函数、共轭凸函数、支撑凸函数、规范凸函数、严格凸函数、半严格凸函数、显凸函数等性质和定理。④阐述了拟凸函数、半严格拟凸函数、显拟凸函数、伪凸函数、二次可微广义凸函数和广义单调性等广义凸函数的基本理论与性质。⑤讨论了凸函数的微分学
《知识图谱与金融大数据分析》探讨了知识图谱技术及其在金融大数据分析中的创新应用。针对金融大数据的多维关联、时序多频、尖峰厚尾等特点对数据分析带来的挑战,《知识图谱与金融大数据分析》在知识图谱基础上提出了知识大图,对时序多元语义关系进行统一组织与表示,构建亿级金融知识大图。针对系统性金融风险防控、中小企业信用风控等重要问题,《知识图谱与金融大数据分析》提出了基于知识大图的体系化金融大数据分析技术方案,介绍了具有多元查询、股权穿透、舆情监测、控制计算、欺诈识别等功能的金融风控大脑,实现对金融风险的精准、实时、动态识别、评估与防控。
《数论的方法》是闵嗣鹤编著的《数论的方法》上册(1958年**版)、下册(1981年**版)的合订本。《数论的方法》分三篇。**篇介绍数论中几种重要的初等方法,包括Шнирeлъман的密率论及由此发展而成的渐近密率与本性分量的理论,Brun的筛法与更精密的Selberg筛法,素数定理的初等证明与弱型Goldbach问题的初等解法等;第二篇介绍解析数论的一些基本理论与方法,包括关于黎曼ζ函数与狄氏L函数的一些基本理论及应用这些理论来研究自然数串中或一般算术级数中的素数分布的方法等;第三篇系统地论述了三角和方法,包括有理型三角和、素变数三角和及二维三角和方法等。三角和方法是数论中*重要的方法之一。作者以较少的篇幅,阐明了三角和方法的基本内容,并且给出了在哥德巴赫问题、除数问题等方面的应用。
该书共5章,分别介绍有限元和混合有限元理论基础及其应用。最精彩的是第4和第5章,详细介绍非定常偏微分方程有限元法中的有限元空间和有限元未知解系数向量的降维方法,可将含数十万乃至上千万未知量的有限元迭代方程降阶成为只有很少几个未知量的降阶方程,理论和数值例子都证明了两种降维方法的正确性和有效性。这些降维方法都是作者原创性的工作,这些方法都已经在国际重要刊物发表。该书很详细做了介绍。这些方法的推广应用,将会带动计算数学向更高度发展。
水波方程是近年来非常活跃的研究领域,本书对该理论进行了全面且独立的研究。关于水波方程研究的大量文献提供了很多渐近模型。哪种模型能优选地描述海啸或潮汐?如何将水波方程转化为更简单的渐近模型,以应用于诸如海岸海洋学等领域?本书为研究这些问题,提供了一个简单而有力的框架。希望了解水波方程,或者希望用简单渐近模型描述波传播的研究生和研究人员,会对本书感兴趣。从事非线性色散方程数学分析的研究人员,也可以从书中导出的许多(有时是新的)模型中获得启发,并获得有关其物理相关性的准确信息。本书适合对非线性偏微分方程及其在海洋学中的应用感兴趣的研究生和数学家阅读。
本书以手册的形式涵盖了人们日常工作、学习所需用到的数学知识。内容包括算术、函数、几何学、线性代数、代数学、离散数学、微分学、无穷级数、积分学、微分方程、变分法、线性积分方程、泛函分析、向量分析与向量场、函数论、积分变换、概率论与数理统计、动力系统与混沌、优化、数值分析、计算机代数系统等,并专门设有数学常用表格章节,方便读者查阅。
本书较系统地讨论了非线性中立型泛函微分方程数值方法的稳定性、收敛性和耗散性。本书共8章,第1章介绍了中立型泛函微分方程数值分析的应用背景和研究进展;第2章致力于中立型泛函微分方程理论解的稳定性分析,为其算法分析奠定基础;第3章在一般的Banach空间中研究数值方法的稳定性和收敛性;第4—6章分别讨论了三种特殊类型中立型泛函微分方程的数值解法并分析这些数值方法的稳定性和收敛性;第7章讨论了数值方法的耗散性;第8章获得了中立型泛函微分方程数值方法的B-理论。书中有大量算例,为理论结果提供了实验验证。